平均值 标准差 归一化

平均值（Mean）是一组数据的总和除以数据的个数，用于表示数据集的中心位置。计算平均值的方法是将所有数据相加，然后除以数据的个数。

标准差（Standard Deviation）是一组数据的离散程度的度量，用于衡量数据的波动程度。标准差越大，表示数据的离散程度越大；标准差越小，表示数据的离散程度越小。计算标准差的方法是先计算每个数据与平均值的差值的平方，然后将这些平方差值相加，再除以数据的个数，最后取平方根。

归一化（Normalization）是将数据按比例缩放，使其落入特定的范围。常用的归一化方法有最小-最大归一化和Z- min)，其中x为原始数据，min为最小值，max为最大值。Z-score归一化将数据转化为均值为0，标准差为1的分布，公式为：(x - mean) / std，其中x为原始数据，mean为平均值，std为标准差。

相关问题

频谱归一化标准偏差 matlab代码

频谱归一化标准偏差是一种用于分析信号频谱的方法，它可以帮助我们了解信号在不同频率上的能量分布情况。下面是使用Matlab计算频谱归一化标准偏差的代码示例：

% 假设你已经有一个信号向量x，采样频率为Fs
% 首先计算信号的频谱
N = length(x); % 信号长度
X = fft(x); % 对信号进行傅里叶变换
X_mag = abs(X(1:N/2+1)); % 取频谱的幅度谱

% 归一化频谱
X_norm = X_mag / sum(X_mag); % 将频谱幅度归一化为总能量为1

% 计算标准偏差
f = (0:N/2) * Fs / N; % 计算频率轴
mean_f = sum(f .* X_norm); % 计算频率的加权平均值
std_f = sqrt(sum((f - mean_f).^2 .* X_norm)); % 计算标准偏差

% 打印结果
disp(['频谱归一化标准偏差：', num2str(std_f)]);

请注意，上述代码中的`x`是输入信号向量，`Fs`是采样频率。你可以根据自己的实际情况修改这些参数。

数据标准化还是归一化

数据标准化和归一化都是预处理数据的重要步骤，用于调整数值范围，以便更好地适应模型训练。

1. **标准化**（Standardization），也叫Z-score标准化，它将每个特征值转换到均值为0、标准差为1的标准正态分布上。公式为 `x' = (x - μ) / σ`，其中 `x` 是原始值，`μ` 是该特征的平均数，`σ` 是标准差。标准化适用于特征的数据分布接近正态，并且期望保留它们之间的相对大小关系。

2. **归一化**（Normalization），更常见的有最小-最大规范化（Min-Max Scaling）和范围规范化（Robust Scaling）。最小-最大规范化将数据缩放到新的范围内，如 `[0, 1]` 或 `[-1, 1]`。范围规范化则是使用四分位数范围代替全距，对异常值更为鲁棒。归一化通常用于当数据规模差异较大或者不希望数据受到极大值或极小值的影响时。